PC pour génération vidéo IA 2026 : GPU, VRAM et modèles (Wan, LTX, Hunyuan)

La génération vidéo IA locale est en 2026 la frontière la plus excitante — et la plus exigeante — de l'IA créative. Hunyuan Video 1.5, Wan 2.2, LTX-Video 2.3 : ces modèles open source génèrent des séquences cinématographiques, des animations de personnages, des vidéos de produits, entièrement sur votre propre GPU — sans Runway, sans Sora, sans abonnement mensuel. Mais contrairement à la génération d'images, la vidéo IA multiplie les besoins en VRAM par un facteur 3 à 10. Ce guide vous explique exactement pourquoi, et quel PC il vous faut en 2026.

🎬 Le moment est bien choisi : la fermeture de Sora (OpenAI, avril 2026) a rappelé que les outils cloud peuvent disparaître du jour au lendemain. Les modèles open source locaux — Wan 2.2, LTX-Video 2.3, HunyuanVideo 1.5 — sont disponibles pour toujours, sur votre matériel, sans aucune dépendance externe.


Pourquoi la vidéo IA est 5 à 10× plus exigeante que la génération d'images ?

Générer une image 1024×1024 produit ~1 million de pixels. Générer une vidéo de 5 secondes à 24 FPS produit 120 images × 1 million de pixels = 120 millions de pixels. Le GPU doit maintenir la cohérence temporelle entre toutes ces frames simultanément — c'est un problème fondamentalement différent et bien plus gourmand.

Les chiffres VRAM FP16 des modèles vidéo donnent le vertige : HunyuanVideo à 47-58 Go, Wan Video 14B à 54-65 Go. Ces chiffres sont réels — et ils concernent la précision native complète. Avec la quantisation FP8 et les poids GGUF, tout change :

  • HunyuanVideo 1.5 FP16 : ~47 Go → FP8 : ~8-16 Go selon la résolution
  • Wan 2.2 14B FP16 : ~54 Go → GGUF Q4 : ~6-8 Go à 480p
  • LTX-Video 2.3 FP16 : ~20 Go → FP8 + tiling : 6-8 Go
⚠️ Ce qui reste incontournable : même quantisé, générer une vidéo 720p de 5 secondes en bonne qualité demande 16 Go de VRAM minimum. Et pour travailler en 1080p ou avec des séquences longues (10s+), 24 à 32 Go sont nécessaires. La vidéo IA locale est encore en 2026 un territoire qui récompense fortement l'investissement en VRAM.


Les meilleurs modèles de génération vidéo IA en local — mai 2026

LTX-Video 2.3 — Le plus rapide

Le seul modèle production-quality qui tourne confortablement sur 16 Go de VRAM. Version 2.3 (mars 2026) : VAE reconstruit, connecteur texte 4× plus large, génération audio native. Génère une vidéo 5s en ~4 secondes sur RTX 5090 — quasi temps réel. Idéal pour l'itération rapide.

VRAM : 16 Go (FP8 + tiling) · 24 Go (FP16 natif)
⚡ Le plus rapide 720p ✅ RTX 5060 Ti 16 Go
🎭

HunyuanVideo 1.5 — Meilleure qualité humains

Architecture dual-stream transformer (Tencent). Meilleure qualité faciale et cohérence d'identité de tous les modèles open source. Version 1.5 : -40% VRAM vs 1.0 tout en améliorant la qualité. Rendu cinématographique, bokeh réaliste, parfait pour les personnages.

VRAM : 16 Go (FP8 basse résolution) · 24 Go (720p confort)
🎭 Meilleur rendu humains Cinématique ✅ 24-32 Go idéal
🌟

Wan 2.2 — Meilleure qualité globale

Licence Apache 2.0 (usage commercial libre). Meilleur modèle global local en mai 2026 selon la communauté. Disponible en 1.3B (accessible, 8 Go) et 14B (qualité maximale, 16-24 Go). Supporte texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo. Idéal pour la production.

VRAM : 8 Go (1.3B GGUF) · 16-24 Go (14B)
🏆 Meilleur global Commercial libre I2V + T2V
🎬

CogVideoX 5B — Narration structurée

Zhipu AI. Spécialisé dans le suivi précis des instructions textuelles et la cohérence narrative sur des séquences longues. Génère des clips de 6 secondes à 720×480. Plus léger que Wan ou Hunyuan — bon compromis pour les GPU 16 Go sans compromis sur le suivi de prompt.

VRAM : ~8 Go (FP8) · ~16 Go (FP16)
📝 Suivi prompt précis Narratif ✅ 16 Go confort
🎵

Mochi 1 — Licence commerciale libre

Architecture Asymmetric Diffusion Transformer. Licence Apache 2.0 claire pour l'intégration commerciale. Excellent réalisme visuel, encodage texte T5-XXL robuste. Plus lent que LTX — préférable pour de la production non time-sensitive où la qualité prime sur la vitesse.

VRAM : ~19 Go (FP8) · ~42 Go (FP16)
🔓 Apache 2.0 Production Réalisme élevé
📱

AnimateDiff — Animations SDXL

Anime n'importe quel checkpoint SDXL existant (personnages, styles Pony/Illustrious…). Intégré nativement dans ComfyUI. Plus limité que les modèles vidéo dédiés (512px, 16 frames) mais très accessible et compatible avec votre pipeline Stable Diffusion existant.

VRAM : ~6-8 Go · Compatible 8 Go GPU
🔗 Via SDXL ComfyUI natif ✅ Budget 8 Go


VRAM réelle par résolution et modèle (mai 2026)

Modèle 480p (GGUF/FP8) 720p (FP8) 720p (FP16) 1080p Temps/clip 5s (RTX 5090)
LTX-Video 2.3 6-8 Go 16 Go ✅ 20 Go 32 Go ~4s ⚡ quasi temps réel
Wan 2.2 1.3B 4-6 Go ✅ 8 Go ✅ 12 Go 20 Go ~2-3 min
Wan 2.2 14B ⭐ 6-8 Go ✅ 16 Go ✅ 24 Go 40 Go+ ~8-12 min
HunyuanVideo 1.5 8 Go ✅ 16 Go ✅ 24 Go 48 Go+ ~10-15 min
CogVideoX 5B 8 Go ✅ 16 Go ✅ 20 Go N/A ~5-8 min
Mochi 1 16 Go (min) 19 Go (FP8) 42 Go 64 Go+ ~20-30 min
AnimateDiff 6-8 Go ✅ N/A (limité 512px) N/A N/A ~1-3 min (16 frames)

Sources : WillItRunAI (avr. 2026), LocalAIMaster (avr. 2026), Spheron Blog (mai 2026), TechieHub (mai 2026). Temps mesurés avec ComfyUI, 50 steps, batchs de 5s à 24fps. Varient selon la configuration exacte et le sampler choisi.


Ce qui distingue la vidéo IA de la génération d'images


La VRAM ne suffit pas — la RAM système aussi

Pour la génération d'images, 32 Go de RAM système sont confortables. Pour la vidéo IA, les encodeurs texte (T5-XXL pour HunyuanVideo et Wan) pèsent 10-20 Go et sont souvent offloadés en RAM CPU. 64 Go de RAM DDR5 sont recommandés pour éviter le swapping disque sur des workflows vidéo. 128 Go ECC pour la production intensive.


Le SSD NVMe Gen 4 — critique pour le cache frame

Générer une vidéo 5s à 720p produit plusieurs Go de frames temporaires. Un SSD SATA devient un goulot sévère sur les workflows vidéo. NVMe Gen 4 (5 000+ Mo/s) minimum. Pour les workflows de production batch, un NVMe Gen 5 (12 000 Mo/s) réduit significativement le temps de post-processing.


La bande passante mémoire GPU — plus importante encore qu'en image

La génération vidéo passe d'une frame à l'autre en maintenant l'état de l'attention temporelle — un transfert de données GPU massif. La bande passante mémoire de la RTX 5090 (1 792 Go/s) lui permet de générer des clips 3 à 4× plus vite que des GPU plus vieux avec la même quantité de VRAM. Pour la vidéo IA, la bande passante est encore plus critique qu'en génération d'image.


CPU — davantage sollicité qu'en image

L'offloading des encodeurs texte sur CPU est fréquent en vidéo IA. Un CPU lent ou avec peu de cœurs devient un goulot d'étranglement réel, surtout sur les workflows Wan/Hunyuan qui utilisent T5-XXL (encodeur massivement parallélisable). Ryzen 9 9900X minimum, Ryzen 9 9950X3D conseillé.


Stack logicielle recommandée pour la vidéo IA en 2026

  • ComfyUI + VideoHelperSuite — référence pour la vidéo IA locale. Nœuds dédiés pour LTX-Video, HunyuanVideo, Wan 2.2. Interface de prévisualisation frame-par-frame. Le plus puissant.
  • SD.Next — interface tout-en-un plus accessible que ComfyUI. Moins flexible mais courbe d'apprentissage bien plus courte. Bonne option pour commencer.
  • Pinokio — installateur one-click pour AnimateDiff et d'autres modèles vidéo. Meilleure option pour les débutants absolus (installation en 2 clics).
  • ffmpeg — post-processing incontournable : assemblage des frames, interpolation temporelle, encodage H.264/H.265/AV1.
  • RealESRGAN + RIFE — upscale 2× et interpolation de frames (24fps → 60fps). Selon les benchmarks 2026, ces deux outils doublent la qualité perçue des sorties vidéo IA sans générer de nouvelles frames, à un coût de calcul minimal.
💡 Astuce workflow 2026 : générez en 480p/720p (bien moins de VRAM), puis upscalez avec RealESRGAN 4× jusqu'à 1920×1080 ou 4K. Vous obtenez une qualité 1080p en utilisant seulement la VRAM d'un workflow 480p. Cette approche est devenue le standard de la communauté ComfyUI.


Nos stations configurées pour la génération vidéo IA

Radiance Systems assemble des stations testées sous ComfyUI avec LTX-Video, Wan 2.2 et HunyuanVideo avant livraison. Stack logicielle pré-installée sur demande. Assemblées à Auriol (13390), livrées dans toute l'UE.

Entrée de gamme · LTX + Wan · 720p
PC génération vidéo IA Radiance CoreAI 16 RTX 5060 Ti 16Go

Radiance PC CoreAI 16 — RTX 5060 Ti 16 Go

CPU AMD Ryzen 5 7500F
GPU RTX 5060 Ti 16 Go GDDR7
RAM DDR5 16 Go
Stockage NVMe 1 To Gen 4
Bande passante ~672 Go/s
OS Windows 11 Pro / Ubuntu

✅ LTX-Video 2.3 720p (FP8) · Wan 2.2 14B 720p (FP8) · HunyuanVideo 1.5 480p · AnimateDiff

Point d'entrée pour la vidéo IA. LTX-Video tourne à pleine vitesse en 720p (FP8) — et avec l'astuce RealESRGAN, vos exports atteignent la 1080p. Wan 2.2 14B tourne en FP8 à 720p. Upgrade RAM DDR5 conseillé pour les workflows Hunyuan (encodeur T5-XXL).

1 703 € à partir de

RAM extensible DDR5 · NVMe Gen 4 inclus

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Créateur confirmé · Tous modèles 720p
PC vidéo IA Radiance CoreAI 32 RTX 5070 Ti - Wan Hunyuan 720p

Radiance PC CoreAI 32 — RTX 5070 Ti 16 Go

CPU AMD Ryzen 9 9900X
GPU RTX 5070 Ti 16 Go GDDR7
RAM DDR5 32 Go
Stockage NVMe 1 To Gen 4
Bande passante GPU ~1 280 Go/s
OS Windows 11 Pro / Ubuntu

✅ LTX-Video 2.3 720p FP16 · Wan 2.2 14B 720p FP8 · HunyuanVideo 1.5 720p FP8 · ComfyUI multi-modèle

La station polyvalente pour les créateurs vidéo IA sérieux. 1 280 Go/s de bande passante — génère LTX-Video 2× plus vite que la RTX 5060 Ti. 32 Go DDR5 gèrent T5-XXL en RAM sans swap. Tous les modèles principaux en 720p FP8.

2 442 € à partir de

RealESRGAN + RIFE pré-installables · ComfyUI + VideoHelperSuite

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Référence absolue · 1080p · FP16 natif
PC vidéo IA RTX 5090 32Go - génération vidéo Wan HunyuanVideo 1080p

⭐ Radiance PC CoreAI 64 — RTX 5090 32 Go

CPU AMD Ryzen 9 9950X3D
GPU RTX 5090 32 Go GDDR7
RAM DDR5 64 Go
Stockage NVMe 1 To Gen 4
Bande passante GPU 1 792 Go/s
Alimentation 1 200 W 80+ Gold

✅ Tous modèles en FP16 natif · LTX 720p en ~4s · HunyuanVideo 720p FP16 · Wan 14B FP16 · Mochi 1 FP8

La meilleure workstation grand public pour la vidéo IA en 2026. 32 Go GDDR7 + 1 792 Go/s de bande passante — LTX-Video 2.3 en quasi temps réel, HunyuanVideo et Wan 2.2 14B en FP16 natif sans compromis de qualité. 1080p accessible avec upscale, 720p natif fluidement. Le seul GPU consumer qui fait Mochi 1 en FP8.

6 042 € à partir de

Stack vidéo IA complète pré-installée sur demande

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⭐ Serveur vidéo IA · 128 Go unifiés · Silence total
Mini serveur vidéo IA NVIDIA GB10 ASUS Ascent GX10 - génération vidéo locale

Mini Serveur IA NVIDIA GB10 — ASUS Ascent GX10

Puce NVIDIA GB10 Grace Blackwell
Mémoire 128 Go LPDDR5X unifiée
Puissance IA 1 pétaFLOP FP4
Format 150×150×51 mm
OS DGX OS (Ubuntu, CUDA)
Consommation ~240 W

✅ Tous modèles vidéo en FP16 natif · Mochi 1 FP16 · HunyuanVideo 1.5 FP16 · Wan 2.2 14B FP16 · Séquences 10s+ sans limite VRAM

Le serveur vidéo IA de bureau le plus puissant disponible. 128 Go de mémoire unifiée permettent de générer des séquences longues (10-30s) sans aucune contrainte VRAM, tous modèles en précision native. Silencieux, compact, 240 W — parfait comme serveur de render dédié dans un studio créatif.

3 999 € à partir de

Serveur vidéo IA dédié · Pipeline batch automatisé

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Studio · Batch · Pipelines parallèles
Workstation vidéo IA double RTX 5090 64 Go - production studio

Radiance CoreAI Rack — 2× RTX 5090 (64 Go VRAM)

CPU AMD Ryzen 9 9950X3D
GPU 2× RTX 5090 32 Go
VRAM totale 64 Go GDDR7
RAM DDR5 128 Go
Format Rack 4U
Alimentation 2 000 W Platinum

✅ 2 pipelines vidéo parallèles · HunyuanVideo 1.5 FP16 simultané · Mochi 1 FP16 · Batch haute cadence

Pour les studios et agences de production vidéo. Deux GPU RTX 5090 indépendants : un pipeline génère pendant que l'autre post-process. Cadence de production de 5 à 10× supérieure à une configuration mono-GPU. Idéal pour les équipes qui livrent des volumes importants.

11 221 € à partir de

Production studio · 2 pipelines parallèles · Rack 4U

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Pro Studio · 192 Go VRAM · 1080p FP16 · 24/7
Serveur vidéo IA pro 2x RTX 6000 Blackwell ECC - studio production

CoreAI 128 Rack — 2× RTX 6000 PRO Blackwell (192 Go ECC)

CPU AMD Ryzen 9 9950X3D
GPU 2× RTX 6000 96 Go ECC
VRAM totale 192 Go ECC
RAM DDR5 128 Go
Format Rack 4U
Alimentation 2 000 W Platinum

✅ 1080p FP16 natif · Séquences 30s+ · Fine-tuning modèles vidéo · Production 24/7 sans interruption

Pour les studios VFX et agences de production qui travaillent en 1080p natif sur des séquences longues. 192 Go VRAM ECC permettent la génération de scènes complexes sans aucune restriction, le fine-tuning de modèles vidéo, et une production continue sans risque d'instabilité.

27 980 € à partir de

Studios VFX · 1080p FP16 · Production 24/7

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Quel PC vidéo IA selon votre profil ?

Profil Configuration Modèles cibles Budget
Découverte / hobby CoreAI 16 RTX 5060 Ti 16 Go LTX-Video 720p · Wan 2.2 1.3B · AnimateDiff ~1 700€
Créateur de contenu CoreAI 32 RTX 5070 Ti Wan 2.2 14B · HunyuanVideo 720p FP8 ~2 400€
Pro / indépendant ⭐ CoreAI 64 RTX 5090 32 Go Tous modèles FP16 · LTX temps réel · 720p natif ~6 000€
Serveur IA dédié bureau ASUS Ascent GX10 (GB10) Tous modèles · séquences longues · 128 Go ~4 000€
Studio / agence Rack 2× RTX 5090 Pipelines parallèles · batch haute cadence ~11 000€
Studio VFX / production 24/7 Rack 2× RTX 6000 ECC 1080p FP16 · séquences 30s+ · fine-tuning ~28 000€


Questions fréquentes — PC pour génération vidéo IA


Quel GPU minimum pour la génération vidéo IA en 2026 ?

16 Go de VRAM sont le minimum pratique pour faire de la vidéo IA sérieuse en 2026. Avec 8 Go, Wan 2.2 1.3B en GGUF à 480p fonctionne, mais la qualité et la résolution sont très limitées. LTX-Video 2.3 en FP8 démarre à 16 Go en 720p — c'est le point d'entrée recommandé pour un usage régulier. Pour HunyuanVideo 1.5 et Wan 2.2 14B en bonne qualité, visez 24-32 Go.


Combien de temps pour générer une vidéo de 5 secondes ?

Sur RTX 5090 32 Go : LTX-Video 2.3 en ~4 secondes (quasi temps réel), Wan 2.2 14B FP8 en 8-12 minutes, HunyuanVideo 1.5 FP8 en 10-15 minutes. Sur RTX 5060 Ti 16 Go : LTX-Video en 15-20 secondes, Wan 2.2 14B FP8 en 25-40 minutes. La bande passante mémoire est le facteur déterminant — la RTX 5090 (1 792 Go/s) est 2,7× plus rapide que la RTX 5060 Ti (672 Go/s).


Quelle résolution maximum sur GPU grand public ?

Sur RTX 5060 Ti 16 Go : 720p en FP8 native, 1080p avec upscale RealESRGAN 4×. Sur RTX 5090 32 Go : 720p en FP16 natif pour tous les modèles, 1080p directement sur LTX-Video avec tiling. La stratégie "génère en 480p/720p + upscale RealESRGAN 4×" est le standard communautaire pour atteindre la 1080p/4K sur GPU grand public.


Peut-on combiner génération d'images et vidéo IA sur la même machine ?

Oui — c'est même l'un des grands avantages d'une workstation polyvalente. ComfyUI gère les deux nativement. Un workflow typique : générez un personnage avec Flux Dev (image), puis animez-le avec HunyuanVideo (vidéo). Avec 32 Go de VRAM (RTX 5090), les deux modèles peuvent rester chargés simultanément. Sur 16 Go, ComfyUI décharge et recharge selon les besoins.


LTX-Video, Wan ou HunyuanVideo — lequel choisir ?

LTX-Video 2.3 si vous voulez de la vitesse et de l'itération rapide — quasi temps réel sur RTX 5090. Wan 2.2 14B si vous voulez la meilleure qualité globale sur un GPU 16-24 Go, avec la liberté commerciale (Apache 2.0). HunyuanVideo 1.5 si vous générez des personnages ou des visages — c'est le modèle avec le meilleur rendu humain. En pratique, les créateurs sérieux utilisent les trois selon la tâche.


Windows ou Linux pour la vidéo IA ?

Linux (Ubuntu 24.04) offre la meilleure performance et la compatibilité maximale (Flash Attention, CUDA 12.8+ natif). Windows 11 fonctionne très bien avec ComfyUI et est plus simple à gérer au quotidien. Le NVIDIA GB10 (ASUS Ascent GX10) est Linux uniquement. Pour une workstation personnelle, Windows 11 est parfaitement adapté. Nos stations sont livrées avec l'OS de votre choix.


Peut-on faire du fine-tuning sur les modèles vidéo (Wan, LTX…) ?

Oui, c'est possible mais très exigeant. Le fine-tuning LoRA sur LTX-Video exige ~24 Go de VRAM minimum. Pour Wan 2.2 14B ou HunyuanVideo, comptez 32-48 Go. Les configurations rack (2× RTX 5090 ou 2× RTX 6000 ECC) sont les seules réalistement adaptées au fine-tuning vidéo sérieux sur du matériel local.

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